論文の概要: Hierarchical and Efficient Learning for Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08812v1
• Date: Mon, 18 May 2020 15:45:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 23:21:06.126415
• Title: Hierarchical and Efficient Learning for Person Re-Identification
• Title（参考訳）: 人物再同定のための階層的・効率的学習
• Authors: Jiangning Zhang, Liang Liu, Chao Xu, Yong Liu
• Abstract要約: 階層的大域的, 部分的, 回復的特徴を複数の損失結合の監督の下で学習する, 階層的, 効率的なネットワーク(HENet)を提案する。 また,RPE (Random Polygon Erasing) と呼ばれる新しいデータセット拡張手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.172946887940874
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent works in the person re-identification task mainly focus on the model accuracy while ignore factors related to the efficiency, e.g. model size and latency, which are critical for practical application. In this paper, we propose a novel Hierarchical and Efficient Network (HENet) that learns hierarchical global, partial, and recovery features ensemble under the supervision of multiple loss combinations. To further improve the robustness against the irregular occlusion, we propose a new dataset augmentation approach, dubbed Random Polygon Erasing (RPE), to random erase irregular area of the input image for imitating the body part missing. We also propose an Efficiency Score (ES) metric to evaluate the model efficiency. Extensive experiments on Market1501, DukeMTMC-ReID, and CUHK03 datasets shows the efficiency and superiority of our approach compared with epoch-making methods.
• Abstract（参考訳）: 個人再識別タスクにおける最近の作業は、主にモデルの精度に焦点を合わせながら、例えば、実用上重要なモデルサイズや遅延といった効率性に関連する要因を無視している。 本稿では,階層的大域的,部分的,リカバリ的特徴を学習する新しい階層的かつ効率的なネットワーク (henet) を提案する。 そこで本研究では,不規則咬合に対するロバスト性をさらに高めるために,入力画像の不規則領域をランダムに消去して身体部分を模倣する,ランダムポリゴン消去(rpe)と呼ばれる新しいデータセット拡張手法を提案する。 また,モデル効率を評価するための効率スコア(es)指標を提案する。 Market1501、DukeMTMC-ReID、CUHK03データセットの大規模な実験は、画期的な手法と比較して、我々のアプローチの効率性と優位性を示している。

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